1.1. Создайте иерархию категорий

Прежде чем учить ИИ, вы должны четко понимать, какие категории существуют и как они связаны. Создайте логичную, иерархическую структуру категорий (например, ‘Электроника’ -> ‘Смартфоны’ -> ‘Android-смартфоны’). Чем более четкой будет структура, тем легче будет модели ее освоить.

2.1. Соберите данные: Названия товаров + Категории

Для обучения модели ИИ вам понадобится набор данных, состоящий из названий товаров и их соответствующих, уже присвоенных категорий. Чем больше и разнообразнее этот набор, тем лучше будет работать модель.

• Минимум: Не менее 50-100 примеров на каждую категорию.
• Оптимально: Несколько сотен или тысяч примеров на категорию.

2.2. Очистка и нормализация данных

Качество данных критически важно. Удалите дубликаты, опечатки, лишние символы, HTML-теги и нерелевантную информацию из названий товаров. Приведите все названия к единому формату (например, нижний регистр).

# Пример очистки названия товара на Python
import re

def clean_product_name(name):
    name = name.lower() # Приводим к нижнему регистру
    name = re.sub(r'[^a-z0-9\s]', '', name) # Удаляем спецсимволы
    name = re.sub(r'\s+', ' ', name).strip() # Удаляем лишние пробелы
    return name

product_name = "  Samsung Galaxy S23 Ultra (256GB, Phantom Black)  "
cleaned_name = clean_product_name(product_name)
print(cleaned_name) # Вывод: samsung galaxy s23 ultra 256gb phantom black
    

Если ваши данные хранятся в PDF, вам может пригодиться информация о том, какая нейросеть переделает скан PDF в таблицу, чтобы эффективно извлечь нужные данные.

3.1. Облачные API для классификации текста

Это самый простой способ начать, не требующий глубоких знаний в машинном обучении. Популярные варианты:

• Google Cloud Natural Language API: Предлагает мощные возможности классификации текста.
• Amazon Comprehend: Сервис для анализа текста, включая пользовательскую классификацию.
• Microsoft Azure Text Analytics: Аналогичные возможности для работы с текстом.

Эти сервисы позволяют загрузить ваши данные и обучить модель через интуитивно понятный интерфейс или API.

3.2. Open-source библиотеки (для разработчиков)

Если у вас есть команда разработчиков, вы можете использовать библиотеки машинного обучения:

• scikit-learn (Python): Отличный выбор для классификации текста с использованием таких алгоритмов, как Naive Bayes, SVM, Logistic Regression.
• TensorFlow / PyTorch (Python): Для более сложных моделей, таких как нейронные сети (RNN, Transformers), если требуется очень высокая точность и есть большой объем данных.

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Пример данных
data = {
    'name': [
        "Смартфон Samsung Galaxy S23", "iPhone 15 Pro Max", "Наушники Sony WH-1000XM5",
        "Ноутбук HP Pavilion", "Телевизор LG OLED C3", "Микроволновая печь Bosch"
    ],
    'category': [
        "Смартфоны", "Смартфоны", "Аудио",
        "Ноутбуки", "Телевизоры", "Бытовая техника"
    ]
}
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['name'], df['category'], test_size=0.2, random_state=42)

vectorizer = TfidfVectorizer()
X_train_vec = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test_vec = vectorizer.transform(X_test)

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train_vec, y_train)

predictions = model.predict(X_test_vec)
print(f"Accuracy: {accuracy_score(y_test, predictions)}")
        

4.1. Загрузка данных

Загрузите ваш подготовленный набор данных (названия товаров и их категории) в выбранную платформу или скрипт. Обычно это делается через CSV-файл или напрямую через API.

4.2. Настройка параметров (если применимо)

В зависимости от платформы, вам может потребоваться настроить параметры обучения, такие как:

• Размер выборки для валидации: Часть данных, которая не используется для обучения, а для оценки производительности модели.
• Количество эпох: Сколько раз модель ‘пройдет’ по всем обучающим данным.
• Тип модели: Если платформа предлагает выбор (например, FastText, BERT).

4.3. Запуск обучения

Инициируйте процесс обучения. Это может занять от нескольких минут до нескольких часов, в зависимости от объема данных и сложности модели.

5.1. Оценка производительности модели

После обучения протестируйте модель на совершенно новых, ранее не виденных данных. Оцените метрики, такие как:

• Точность (Accuracy): Процент правильно классифицированных товаров.
• Полнота (Recall): Способность модели находить все релевантные элементы для каждой категории.
• Точность (Precision): Доля релевантных элементов среди всех найденных.
• F1-мера: Гармоническое среднее Precision и Recall.

Если результаты неудовлетворительны, вернитесь к шагу 2 (подготовка данных) или шагу 4 (настройка модели).

5.2. Интеграция с вашей системой

Интегрируйте обученную модель в вашу систему управления товарами (PIM), CRM или e-commerce платформу. Это обычно делается через API. Когда новый товар добавляется, его название отправляется в модель ИИ, которая возвращает предложенную категорию.

Процесс интеграции может быть упрощен, если вы используете готовые решения или облачные API. Если вы работаете с видеоконтентом, помните, что перевести видео в текст нейросетью также возможно, что может быть полезно для извлечения информации о товарах из видеообзоров.

5.3. Мониторинг и дообучение

Мир товаров постоянно меняется. Новые продукты, новые тренды, новые названия. Ваша модель ИИ не должна быть статичной. Регулярно мониторьте ее производительность и дообучайте модель на новых данных, чтобы она оставалась актуальной и точной.

Например, вы можете настроить автоматический сбор данных о товарах, которые были вручную перекатегоризированы, и использовать их для периодического дообучения модели. Это позволит вашей системе постоянно улучшаться, подобно тому, как нейросеть для презентации может быстро адаптироваться к новым запросам.